模糊C均值聚类算法

资 源 简 介

模糊C均值聚类算法

详 情 说 明

模糊C均值聚类（FCM）是一种经典的软聚类算法，适用于数据点可能属于多个类别的场景。与硬聚类（如K-means）不同，FCM通过隶属度函数表示每个数据点属于各类别的概率，从而更灵活地处理边界模糊的数据集。

在Matlab中实现FCM通常包含以下核心步骤：

初始化：随机生成隶属度矩阵，确保每个数据点的隶属度总和为1。

迭代更新： 计算聚类中心：基于当前隶属度加权平均数据点，得到各类别的中心位置。 更新隶属度：根据数据点与聚类中心的距离重新计算隶属度，距离越近则隶属度越高。

收敛判断：当隶属度变化小于预设阈值或达到最大迭代次数时停止。

FCM的关键参数包括聚类数目C、模糊指数m（控制隶属度平滑程度），以及停止条件。Matlab的优化矩阵运算能高效处理隶属度更新，适合中小规模数据集。实际应用中需注意：初始值敏感性、噪声数据干扰，以及通过轮廓系数等指标评估聚类效果。